conda install -c nvidia cuda-toolkit 安装完成后,验证 nvcc: nvcc -V 如果显示 CUDA 版本信息,说明 nvcc 已成功安装。 ✅ 方法 2:手动下载并安装 CUDA(适用于无 sudo 权限) 如果你没有 sudo 权限,可以手动安装 CUDA: 1. 下载 CUDA 11.7(或其他版本) wget https://developer.download.nvidia.com/compute...
cuda已经安装,但nvcc找不到 1.需要重新安装cuda工具包,注意cuda版本应该与显卡驱动版本匹配,下列网站有版本对应列表: CUDA Toolkit Documentationdocs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 2.在官网上下载cuda安装包: CUDA Toolkit 10.1 original Archivedeveloper.nvidia.com/cuda-10.1-downloa...
重装了一下cuda,然后发现nvcc命令不存在了,终端提示使用 : sudo apt-getinstall nvidia-cuda-toolkit 来使用nvcc。 注意不要使用这种方式安装。系统认为你没有安装cuda,实际上你已经装了 执行这条命令会重新安装cuda 正确操作: 进入:cd/usr/local/cuda 查看cuda的bin目录下是否有nvcc, 有的话直接将cuda路径加入系...
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安装CUDA后,如果nvcc命令无效,通常是由于环境变量未正确配置或CUDA未正确安装。以下是详细的解决步骤: 检查CUDA是否正确安装: 在终端中输入以下命令来检查CUDA是否已安装: bash ls /usr/local/cuda 如果显示类似于以下内容的目录结构,则表示CUDA已安装: text DOCS bin extras lib64 nvml share tools EULA.txt comp...
1、环境变量CUDA_HOME 或 CUDA_PATH 2、/usr/local/cuda 3、which nvcc的上级上级目录 (which nvcc 会在环境变量PATH中找) 4、如果上述都不存在,则torch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME为None,会使用conda安装的cudatoolkit,其路径为cudart 库文件目录的上级目录(此时可能是通过 conda 安装的 cudatoolkit,一般直...
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 1. 2. 重新打开终端,输入: nvcc -V 检查是否安装成功 安装docker sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl soft...
完成上述步骤后,您应该能够在任何位置运行nvidia-smi命令了。如果仍然无法找到该命令,请确保您的系统已正确安装NVIDIA驱动程序和CUDA工具包。hhhhrh 不堪一击 1 有解决方案吗,我是安装了pytorch后消失了 hnlk1909811399 不堪一击 1 C:\Windows\system32试试把这个路径添加到环境变量、系统变量中的pathhnlk1...
nvcc和nvidia-smi显示的CUDA版本不同? 在我们实验室的服务器上nvcc --version显示的结果如下: 代码语言:txt 复制 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation Built on Tue_Jun_12_23:07:04_CDT_2018 Cuda compilation tools, release 9.2, V9.2.148 ...